package com.tiantian.kafka.learn_05_consumer_strategy;

import com.tiantian.kafka.Constants;
import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;

import static com.tiantian.kafka.Constants.CONSUMER_REBALANCE_TOPIC;
import static com.tiantian.kafka.Constants.CONSUMER_STRATEGY_TOPIC;

/**
 * 分区分配策略：保障每个消费者尽量能够均衡地消费分区的数据，不能出现某个消费者消费分区的数量特别多，某个消费者消费的分区特别少
 * - Range分配策略（范围分配策略）：Kafka默认的分配策略【 配置消费者的partition.assignment.strategy为org.apache.kafka.clients.consumer.RangeAssignor】
 * n：分区的数量 / 消费者数量
 * m：分区的数量 % 消费者数量
 * 前m个消费者消费n+1个分区
 * 剩余的消费者消费n个分区
 * - RoundRobin分配策略（轮询分配策略）【配置消费者的partition.assignment.strategy为org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor】
 * 消费者挨个分配消费的分区
 * - Striky粘性分配策略【配置消费者的partition.assignment.strategy为org.apache.kafka.clients.consumer.StickyAssignor】
 * 在没有发生rebalance跟轮询分配策略是一致的
 * 发生了rebalance，轮询分配策略，重新走一遍轮询分配的过程。而粘性会保证跟上一次的尽量一致，只是将新的需要分配的分区，均匀的分配到现有可用的消费者中即可
 * 减少上下文的切换
 */
@SuppressWarnings("all")
public class KafkaConsumerTestStrategy {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Constants.createTopic(CONSUMER_STRATEGY_TOPIC, 3, 1);
        // 1. 创建用于连接Kafka的Properties配置
        Properties props = new Properties();
        props.setProperty(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.217.132:9092");
        //配置key和value的序列化方式
        props.setProperty(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        props.setProperty(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        // 消费者组（可以使用消费者组将若干个消费者组织到一起），共同消费Kafka中topic的数据
        // 每一个消费者需要指定一个消费者组，如果消费者的组名是一样的，表示这几个消费者是一个组中的,多个消费者是共同消费kafka-topic的数据
        props.setProperty(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");
        // 自动提交offset
        props.setProperty(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "true");
        // 自动提交offset的时间间隔
        props.setProperty(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "1000");
        //消费者分区分配策略~
        props.setProperty("partition.assignment.strategy", RangeAssignor.class.getName()); //Range分配策略（范围分配策略） 默认
//        props.setProperty("partition.assignment.strategy", RoundRobinAssignor.class.getName()); //RoundRobin分配策略（轮询分配策略）
//        props.setProperty("partition.assignment.strategy", StickyAssignor.class.getName()); //Striky粘性分配策略

        // 2.创建Kafka消费者
        KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(props);

        // 3. 订阅要消费的主题
        // 指定消费者从哪个topic中拉取数据
        kafkaConsumer.subscribe(Arrays.asList(CONSUMER_STRATEGY_TOPIC));

        // 4.使用一个while循环，不断从Kafka的topic中拉取消息 [拉数据]
        while (true) {
            // Kafka的消费者一次拉取一批的数据
            ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(5));
            // 5.将将记录（record）的offset、key、value都打印出来
            for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
                System.out.printf("消费者-topic: %s partition: %d offset: %d key: %s msg: %s%n", consumerRecord.topic(),  consumerRecord.partition(), consumerRecord.offset(), consumerRecord.key(),  consumerRecord.value());
            }
            Thread.sleep(1000);
        }
    }
}

    